## PENERAPAN ALGORITMA K-MEDOIDS DALAM MENENTUKAN CLUSTER KABUPATEN DAN KOTA BERDASARKAN POPULASI PETERNAKAN DI PROVINSI JAWA BARAT
Irma Khoirunisa, Rini Astuti, Tati Suprapti Teknik Informatika, STMIK IKMI Cirebon Jalan Perjuangan No. 10 B Majasem Kec. Kesambi Kota Cirebon
Irmakhoirunisa06@gmail.com

## ABSTRAK
Peternakan  di  Indonesia  merupakan  salah  satu  sektor  yang  memberikan  kontribusi  cukup  besar  bagi perekonomian  Indonesia. Peternakan  berperan  sebagai  sektor  utama  dalam  upaya  pemenuhan  kebutuhan  dan menjaga  ketersediaan  pangan  hewani  untuk  masyarakat  di  Indonesia.  Upaya  yang  dapat  dilakukan  untuk meningkatkan  dan  mempertahankan  produktivitas  sektor  peternakan  antara  lain  dengan  mengelompokkan wilayah  berdasarkan  karakteristiknya.  Tujuan  dari  pengelompokan  ini  adalah  agar  informasi  jenis  ternak  yang tersebar  di  setiap  wilayah  Jawa  Barat  menjadi  lebih  efisien  dan  spesifik.  Salah  satu  cara  untuk mengelompokkannya  dapat  ditemukan  dengan  menggunakan  analisis  cluster.  Analisis  cluster  adalah  teknik analisis statistik multivariat yang mengklasifikasikan objek ke dalam kelompok berdasarkan propertinya. Tujuan penulisan  laporan  ini  adalah  untuk  mengkaji  hasil  cluster  yang  dibentuk  dengan  menggunakan  algoritma  K- Medoids.  Algoritma  ini  merupakan  metode  yang  kuat  dalam  mengelompokan  wilayah-wilayah  berdasarkan karakteristik peternakan yang berbeda untuk cluster kabupaten/kota di Provinsi Jawa Barat Tahun 2022. Dari hasil analisis  cluster  menggunakan  K-Medoids  pada  tahun  2022  diperoleh  24  kabupaten/kota  pada  cluster  1,  2 kabupaten pada cluster 2 dan 1 kabupaten pada cluster 3. Hasil dari analisis cluster ini dapat memberikan wawasan yang  berharga  bagi  pengambil  keputusan  dalam  perencanaan  dan  pengembangan  sektor  peternakan.  Dengan demikian, upaya-upaya  yang dibutuhkan untuk  meningkatkan produktivitas peternakan di Provinsi  Jawa Barat dapat lebih terarah dan efektif.
Kata kunci : Algoritma K-Medoids, Cluster,  Peternakan

## 1. PENDAHULUAN
Di  Indonesia,  peternakan  merupakan  salah  satu usaha  yang  mampu  menyerap  tenaga  kerja.  Tidak hanya dapat menyerap tenaga kerja, namun juga dapat dijadikan  sebagai  sumber  pendapatan  utama.  Oleh karena  itu  sangat  menjanjikan  bagi  kelangsungan hidup  para  peternak.    Dunia  peternakan  mengalami perkembangan  yang  sangat  pesat  dalam  beberapa tahun  terakhir.  Peningkatan  produksi  ini  diharapkan dapat meningkatkan pendapatan peternak, memperbaiki  kondisi  lingkungan,  meningkatkan peluang usaha, menciptakan lapangan kerja baru, dan memperluas lapangan kerja yang ada.[1].
Peternakan merupakan industri dengan peluang pertumbuhan yang besar. Kebutuhan masyarakat  akan  hasil  ternak  akan terus  meningkat,  seiring  bertambahnya  jumlah penduduk  setiap  tahunnya.  Peternakan  sebagai industri penyedia protein, energi, vitamin dan mineral semakin  berkembang  di  samping  meningkatnya kesadaran  masyarakat  akan  kebutuhan  gizi  untuk meningkatkan  kualitas  hidup  [2]. Hal  ini  dapat menciptakan  tekanan  pada  industri  peternakan  untuk memproduksi  lebih  banyak  produk  ternak.  Untuk mengoptimalkan  hasil  peternakan  dan  meningkatkan efisiensi,  diperlukan  pemahaman  mendalam  tentang populasi  peternakan  yang  ada.  Tanpa  pemahaman yang baik tentang populasi, sulit untuk mengoptimalkan hasil peternakan [3].
Data mining merupakan sebuah proses menemukan informasi yang bermanfaat pada repositori  data  yang  besar  secara  otomatis  [4]. Clustering adalah suatu proses di mana data dibagi ke dalam beberapa kelompok berdasarkan kesamaan data dalam satu kelompok lebih besar daripada kesamaannya  dengan  data  `dari  kelompok  lain  [5]. Pada  penelitian  data  mining  melibatkan  tahapan pengolahan  data  yang  salah  satunya  sering  disebut dengan Knowledge Discovery in Database (KDD) [6]. Pada penelitian ini penulis menerapkan algoritma K-Medoids  dalam  sistem  klasterisasi  populasi peternakan  di  Jawa  Barat.  K-Medoids  adalah  suatu algoritma yang dapat diimplementasikan dalam proses clustering  yang  memakai  objek  menjadi  representasi (medoid) untuk pusat cluster pada setiap kelompok [7]. Pada  penelitian  ini  algoritma  K-Medoids  dioptimasi menggunakan Davies  Bouldin  Index  (DBI) untuk menentukan  jumlah  cluster  yang  optimal . DBI adalahpengukuran  yang  populer  untuk  mengevaluasi kinerja  pengelompokan  dengan  membagi  cluster  [6]. Dalam  mengelompokkan  populasi  peternakan,  perlu dieksplorasi bagaimana algoritma ini dapat berkinerja dalam mengatasi kompleksitas tersebut dan menghasilkan  kelompok-kelompok  yang  informatif bagi pengambilan keputusan dalam sektor peternakan.
Penelitian ini memiliki potensi untuk memberikan  panduan  yang  lebih  baik  bagi  para peternak,  pemerintah,  dan  stakeholder  terkait  dalam
mengambil  keputusan  terhadap  pengembangan  dan pengelolaan  peternakan  di  Provinsi  Jawa  Barat. Dengan  memahami  pola  dan  karakteristik  populasi peternakan yang lebih baik, langkah-langkah starategis dapat diambil untuk meningkatkan produktivitas,  kesejahteraan  hewan,  dan  dampak lingkungan dari sektor peternakan.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Hasil literature review yang telah dilakukan pada jurnal-jurnal  penelitian  terkait  topik  Penerapan Algoritma  K  Medoids  Terhadap  populasi  peternakan Di Jawa Barat dapat dijabarkan sebagai berikut : Paper  [8]  membahas  mengani  analisis  pengklasteran regensi/kota  di  Provinsi  Jawa  Tengah  berdasarkan produksi  ternak  menggunakan  algoritma  K-Medoids dan  k-error.  Hasil  pengklasteran  menunjukkan terbentuknya  7  klaster  yang  memiliki  karakteristik produksi  ternak  yang  berbeda  di  setiap  wilayah. Klaster  terbaik  diperoleh  pada  k=7  menggunakan metode K-Medoids. Beberapa klaster menonjol dalam produksi  tertentu,  seperti  klaster  3  yang  memiliki produksi  telur  ayam  kampung  dan  telur  itik  yang tinggi,  klaster  4  dengan  produksi  daging  kambing, daging domba, dan kulit kambing/domba yang tinggi, dan klaster 5 dengan produksi daging sapi, susu sapi, dan  kulit  sapi/kerbau  yang  tinggi.  Klaster  lainnya memiliki produksi ternak yang sedang dan rendah.
Paper  [4]  membahas  tentang  penerapan  metode K-Means  dan  K-Medoids  dalam  mengelompokkan wilayah  potensial  produksi  daging  ayam  di  Provinsi Jawa Barat. Penelitian ini bertujuan untuk memberikan informasi dan panduan dalam meningkatkan produksi daging  ayam  di  wilayah-wilayah  dengan  tingkat produksi  yang  rendah.  Metode  K-Means  dengan  5 klaster  terbukti  optimal  dalam  mengklasifikasikan wilayah-wilayah potensial produksi. Hasil klasterisasi ini  dapat  digunakan  untuk  mengembangkan  usaha peternakan ayam dan distribusi pakan ternak.
Paper  [9]  membahas  penggunaan  metode pengelompokan  K-Medoids  untuk  mengelompokkan keamanan pangan di wilayah Sumatera Utara. Studi ini bertujuan untuk mengklasifikasikan daerah berdasarkan peningkatan dan penurunan hasil tanaman pangan  menggunakan  algoritma  K-Medoids.  Hasil penelitian  menunjukkan bahwa algoritma  ini  berhasil mengelompokkan  daerah  menjadi  tiga  kelompok, dengan  setiap  kelompok  didominasi  oleh  tanaman pangan  yang  berbeda.  Studi  ini  menekankan pentingnya keamanan pangan dan perlunya informasi yang  akurat  tentang  hasil  panen  untuk  memastikan pasokan  pangan  yang  cukup  di  setiap  wilayah. Algoritma  K-Medoids  efektif  dalam  pengelompokan data  dan  dapat  digunakan  untuk  menganalisis keamanan pangan.
Paper  [10]  bertujuan  untuk  membuat  model pengelompokan  menggunakan  algoritma  K-Medoids untuk mengelompokkan kelompok petani berdasarkan komoditas unggulan mereka. Penelitian ini dilakukan di  Pematang  Bandar  Simalungun,  dengan  data  yang
diperoleh dari Pusat Penyuluhan Pertanian. Algoritma K-Medoids digunakan untuk mengelompokkan sekelompok  objek  menjadi  kelompok  berdasarkan kesamaan  mereka.  Metodologi  penelitian  meliputi pengumpulan data, analisis data, dan pemrosesan data menggunakan algoritma K-Medoids. Hasil dari proses pengelompokan akan dibandingkan dengan hasil yang diperoleh dari perangkat lunak RapidMiner.
Paper  [11]  membahas  potensi  produksi  kelapa sawit di Indonesia dan kebutuhan akan klasifikasi dan identifikasi peluang produksi yang berhasil. Penelitian ini menggunakan kombinasi algoritma K-Medoids dan K-Means untuk mengelompokkan dan mengategorikan  potensi  produksi  kelapa  sawit berdasarkan  luas  area,  produksi,  dan  produktivitas. Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  72%  produksi kelapa  sawit  memiliki  potensi  rendah,  20%  memiliki potensi  sedang,  dan  2%  memiliki  potensi  tinggi. Provinsi  dengan  potensi  produksi  tertinggi  adalah Kalimantan Barat dan Riau.
Paper  [7]  Penelitian  ini  menggunakan algoritma K-Medoids  untuk  mengelompokkan  data  produksi perikanan tangkap di Kabupaten Aceh Utara. Hasilnya menunjukkan bahwa data produksi perikanan tangkap berhasil dikelompokkan  menjadi tiga klaster:  rendah, sedang,  dan  tinggi.  Klaster  ini  dapat  membantu pemerintah  Kabupaten  Aceh  Utara  dalam  membuat kebijakan untuk meningkatkan nilai produksi tangkapan ikan. Penelitian ini juga menjelaskan proses clustering menggunakan algoritma K-Medoids, termasuk  inisialisasi  pusat  klaster,  perhitungan  jarak Euclidean,  pengelompokan  data  berdasarkan  jarak terdekat, penentuan medoid baru, perhitungan deviasi total,  dan  iterasi  proses  hingga  deviasi  total  positif. Hasil dari setiap langkah disajikan dalam tabel.
Paper  [12]  menggunakan algoritma  K- Medoids untuk  mengelompokan  kecamatan  di  Kabupaten Jember  berdasarkan  hasil  produksi  komoditas unggulan.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk mendukung program pemerintah dalam meningkatkan produksi  pertanian  di  kabupaten  Jember.  Penerapan algoritma K-Medoids dalam mengelompokkan kecamatan  di  kabupaten  Jember  berdasarkan  hasil produksi  komoditas  unggulannya  menghasilkan skenario 2 cluster hingga 10 cluster berdasarkan nilai minimum  indeks  Davies-Bouldin  yaitu  0,087. Terdapat  satu  cluster  kecamatan  yang  anggotanya berjumlah 30 kecamatan pada cluster 1 dan 2, namun cluster 2 yang mempunyai satu kecamatan mempunyai outlier  sehingga  tidak  dapat  dilakukan  perhitungan lebih  lanjut.  Oleh  karena  itu  dilakukan  proses perhitungan untuk cluster terbaik kedua yaitu keempat cluster dengan nilai 0,612.
Paper  [13]  membahas  tentang  pengelompokan produksi  padi  dan  beras  menggunakan  algoritma  K- Medoids.  Studi  ini  menemukan  bahwa  cluster  1 (tinggi)  memiliki  empat  kabupaten  dan  cluster  2 (rendah)  memiliki  delapan  kabupaten.  Skor  cluster menggunakan  Davies-Bouldin  Index  (DBI)  dan
memperoleh nilai sebesar 0,626. Oleh karena itu, skor cluster mendekati nol, dan itu sangat bagus.
Paper  [14]  membahas  tentang  pengelompokan provinsi  dan  kota  di  Indonesia  berdasarkan  hasil produksi  daging  sapi  menggunakan  algoritma  K- Means dan K-Medoids. Berdasarkan hasil perhitungan menggunakan  algoritma  K-Means  dan  K-Medoids dengan  menggunakan  515  dataset  dari  34  provinsi, terlihat  bahwa  wilayah  dengan  produksi  daging  sapi tertinggi  adalah  Kabupaten  Malaka  di  Provinsi  Nusa Tenggara Timur. Daerah dengan produksi daging sapi sedang  adalah  Kabupaten  Pidi  Jaya,  Provinsi Aceh.Tujuh provinsi yang tingkat produksinya rendah adalah  Kabupaten  Pulau  Taliab  di  Maluku  Utara, Kabupaten  Manokwari  Selatan  dan  Kabupaten Pegunungan  Alfak  di  Papua  Barat,  Kabupaten  Intan Jaya dan Kabupaten Muna Barat di Papua, Kabupaten Buton  Tengah,  dan  Buton  Selatan,  merupakan kabupaten  yang  terdiri  dari  Kabupaten,  Sulawesi Tenggara.
Paper  [15]  membahas  tentang  penerapan algoritma k- medoids. Hasil penelitian ini mengelompokkan  produksi  jagung  menjadi  lima kelompok, antara lain: Kelompok 1 merupakan daerah penghasil  jagung  sangat  tinggi  yang  terdiri  dari  satu kabupaten  dan  Kelompok  2  merupakan  daerah penghasil  jagung  tinggi  yang  terdiri  dari  satu kabupaten. Dari kedua prefektur tersebut, Kelompok 3 merupakan daerah produksi jagung sedang yang terdiri dari  4  kabupaten,  Kelompok  4  merupakan  daerah produksi jagung rendah yang terdiri dari 3 kabupaten, dan  Kelompok  5  merupakan  daerah  produksi  jagung sangat  rendah  yang  terdiri  dari  15  kabupaten  dan  7 kota.
Berdasarkan  hasil  literature  review  diatas  maka dapat  disimpulkan  bahwa  penelitian  terdahulu membahas  tentang  metode  yang  sejenis  yaitu menentukan cluster dengan  menggunakan  algoritma K-Medoids.  Pada  penelitian  ini  penulis  menerapkan algoritma  K-Medoids  dalam  sistem  klasterisasi populasi peternakan di Jawa Barat. K-Medoids adalah suatu algoritma yang dapat diimplementasikan dalam proses  clustering  yang  memakai  objek  menjadi representasi (medoid) untuk pusat cluster pada setiap kelompok  [7].  Pada  penelitian  ini  algoritma  K- Medoids  dioptimasi  menggunakan Davies  Bouldin Index  (DBI) untuk  menentukan  jumlah  cluster  yang optimal . DBI  adalahpengukuran  yang  populer  untuk mengevaluasi kinerja pengelompokan dengan membagi cluster [6]. Konsep DBI ini bertujuan untuk maksimalkan  jarak  antara  kluster  satu  dengan  yang lain  sambil  berupaya  meminimalkan  jarak  antara objek-objek  dalam  satu  kluster.  Semakin  kecil  nilai DBI  yang  diperoleh  (non-negatif≥0),  semakin  baik hasil  pengelompokan  yang  dihasilkan  oleh  algoritma K-Medoids  clustering  yang  digunakan.  Penggunaan DBI  memungkinkan  penilaian  terhadap  seberapa optimal  skema  pengelompokan  suatu  kluster  dengan memprioritaskan DBI yang lebih rendah.

## 3. METODE PENELITIAN

## 3.1. Sumber Data
Data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah berupa  data  sekunder  yang  diperoleh  dari  website resmi Badan Pusat Statistik Provinsi Jawa Barat. data yang digunakan adalah data populasi peternakan pada tahun  2022  sebanyak  27  kabupaten  dan  kota  dengan menggunakan 7 atribut.

## 3.2. Teknik Pengumpulan Data
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini menggunakan  data  sekunder  yang  diperoleh  melalui publikasi  yang diterbitkan oleh  Badan Pusat Statistik Provinsi  Jawa  Barat.  Proses  pengumpulan  data  ini dilakukan  dengan  mengakses  situs  web  resmi  Badan Pusat  Statistik  Jawa  Barat  dan  melaksanakan  proses pengumpulan data dari seluruh variabel yang relevan.

## 3.3. Teknik Analisis Data
Pada penelitian ini metode yang digunakan yaitu metode Knowledge Discovery Process (KDD) sebagai proses  dimana  teknik  data  mining  digunakan  guna mengidentifikasi  informasi  serta  pola  yang  relevan dalam  sekumpulan  data,  proses  data  mining  ini melibatkan  penggunaan  algoritma  untuk  menemukan pola  yang dapat  mengidentifikasi dalam suatu proses database.  erikut  adalah  beberapa  langkah  dalam prosses  Knowledge  Discovery  in  Database  Process (KDD):

## 3.3.1. Data Selection
Dalam  tahap  selection,  data  diidentifikasi  dari sumber yang relevan. Atribut yang digunakan meliputi jenis peternakan, lokasi peternakan, tahun, dan jumlah populasi.

## 3.3.2. Data Preprocessing
Tahapan ini biasa dikenal sebagai tahapan data cleaning  sesuai  dengan  artinya  yaitu  melakukan pembersihan  data.  Data  dibersihkan  dari  missing values dan data duplikasi. Solusi yang digunakan pada penelitian  ini  untuk  masalah  duplikasi  data  dengan menghapusnya dan missing values. Karena data yang diambil sudah tidak memiliki missing. Maka data tidak perlu diberlakukan perubahan.

## 3.3.3. Transformation
Setelah tahap preprocessing, langkah berikutnya adalah Proses transformasi data. Transformasi  data  merujuk  pada  proses  mengubah beberapa  subdataset  menjadi  satu  format  yang seragam,  bertujuan  untuk  menyederhanakan  proses data mining. Selain itu, terdapat juga penyesuaian pada nama atribut dengan menggunakan kode tertentu guna mempermudah dalam presentasi dan pengolahan data. Proses  transformation  tidak  diperlukan  dalam penelitian ini karena format data sudah sesuai untuk di proses ke data mining.

## 3.3.4. Data Mining
Proses  selanjutnya  Menerapkan  algoritma  K- Medoids  dalam  penelitian  ini,  dan  melakukan pengujian  dengan  rapidminer.  Dalam  penentuan  K yang  optimal  untuk  K-Medoids,  digunakan  Davies Bouldin Index (DBI). Dilakukan analis hasil clustering untuk  menentukan  cluster  kabupaten  dan  kota berdasarkan populasi peternakan. Nilai K dioptimalkan dengan DBI. Nilai K yang dicoba yaitu 2, 3, 4 dan 5.

## 3.3.5. Evaluasi
Hasil clustering dievaluasi dengan menganalisis  karakteristik  tiap  cluster  seperti  jumlah rata-rata  populasi  yang  ada  pada  wilayah  di  cluster tersebut.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1. Dataset
Dataset  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah  data  populasi  peternakan  di  Jawa  Barat  pada tahun  2022.  Data  ini  diperoleh  dengan  mengunjungi situs web resmi Badan Pusat Statistik Jawa Barat dan mengidentifikasikan  sumber-sumber  data  sekunder yang relevan dengan topik atau penelitian.

## Gambar 1. Dataset

## 4.2. Data Selection
Setelah data diperoleh dari aktivitas pengumpulan  data,  langkah  selanjutnya  adalah melakukan pemilihan atribut yang  sesuai dengan apa yang  dibutuhkan  seperti  jenis  peternakan,  lokasi peternakan,  jumlah  populasi,  dan  faktor-faktor  lain yang relevan. Dataset yang akan diolah di RapidMiner berasal  dari  aplikasi  Microsoft  Excel,  selanjutnya, pilih  file  yang  akan  digunakan  dalam  penelitian. Setelah  file  dimasukkan,  tentukan  atribut  masing- masing yang terdapat di dalamnya.

## 4.3. Prepocessing
Dalam  tahap  ini  dilakukan  Preprocessing  data yaitu  proses  cleaning  data  yang  hilang  atau  kosong sebelum  ke  proses  selanjutnya,  karena  data  yang peneliti gunakan tidak terdapat data yang missing atau kosong maka tidak dilakukan penghapusan data yang kosong.

## 4.4. Transformation
Pada tahap ini dilakukan proses transformasi data ke dalam bentuk format yang sesuai untuk diproses ke
data mining. Bertujuan untuk memudahkan koordinasi data  yang  diproses  oleh  algoritma  dan  tools  yang digunakan  dalam  penelitian  yaitu  rapidminer.  Pada tahap  transformasi  atribut  nomer  digunakan  untuk menggantikan  fungsi  dari  atribut  periode.  Tetapi,  ini tidak di perlukan dalam penelitian ini dikarenakan data yang  akan  digunakan  untuk  pengolahan  data  sudah berbentuk format yang sesuai untuk di proses ke data mining.

## 4.5. Data Mining
Proses clustering dengan menggunakan algoritma  K-Medoids  dilakukan  terhadap  27  data populasi  ternak.  Langkah  yang  dilakuakan  yaitu Konfigurasi  algoritma  dengan  mengatur  parameter- parameter  seperti  jumlah  K  optimal.  Clustering menghasilkan  pengelompokan  data  populasi  yang dapat  digunakan  untuk  mengidentifikasi  wilayah dengan  tingkat  populasi  rendah,  sedang,  dan  tinggi. Algoritma  yang  digunakan  dalam  proses  clustering populasi  ternak  di  Jawa  Barat  adalah  algoritma  K- Medoids dengan menggunakan Rapidminer.
Operator  yang  digunakan  dalam  menenetukan cluster  populasi  peternakan  di  Jawa  Barat  ini  adalah atribut Read  Excel yang  digunakan  untuk  membaca data  utama,  atribut Select  Attributes yang  digunakan untuk memilih subset dari ExampleSet dan menghapus atribut lainnya, atribut Set Role yang digunakan untuk menentukan  peran  atau  jenis  data  dari  suatu  atribut dalam  dataset.  Atribut  Clustering  Operator  yang mengurutkan data menjadi  yang telah dtentukan, dan fungsi performance yang bekerja untuk mengevaluasi kinerja model memberikan daftar tujuan kinerja sesuai dengan  tugas  yang  ditentukan.  Contoh  model clustering  K-Medoids  dapat  dilihat  pada  gambar  2 berikut.

## Gambar 2. Model K-Medoids Clustering dari RapidMiner
Setelah proses dijalankan, bisa dilihat hasil pada cluster model (Clustering), untuk pilihan Description . Pada Gambar 3 menunjukkan bahwa pada tahun 2022 cluster  yang  digunakan  berjumlah  3  items.  Cluster pertama sebanyak 24 items, cluster kedua sebanyak 2 items, dan cluster ke tiga sebanyak 1 items.
Gambar 3. Hasil Cluster dari RapidMiner
Pada  gambar  4  terdapat  hasil  pilihan  Centroid Table tahun 2022.
Gambar 4. Hasil pilihan Centroid Table dari Rapidminer
Pada  Tabel  1  terdapat  hasil  analisis  clustering populasi peternakan di Jawa Barat dengan menggunakan  algoritma  k-means  pada  tahun  2022. Terlihat  bahwa  pada  tahun  2022  ada  24  kota  pada cluster 0, 2 kota pada cluster 1, dan 1 kota pada cluster 2, dengan jumlah total 27 kota.
Tabel 1. Hasil Clustering tahun 2022 dari Rapidminer

## 4.6. Evaluasi
Pada  penelitian  ini,  untuk  mendapatkan  cluster terbaik  kabupaten  dan  kota  berdasarkan  populasi peternakan  dilakukan  ekperimen  untuk  mencari  nilai DBI terkecil. Hasil eksperimen dapat dilihat pada tabel 2 dibawah ini.
Tabel 2. Davies Bouldin tahun 2022 Percobaan Jumlah Cluster Nilai DBI 1 2 0.302 2 3 0.258 3 4 0.350 4 5 1.615
Hasil dari proses pengelompokan kabupaten dan kota  menggunakan  algoritma  K-Medoids  dengan menentukan nilai DBI dari masing masing klaster, dan berdasarkan  hasil  rekapitulasi  Davies  Bouldin  Index (DBI)  pada  dataset  tahun  2022  yang  ditunjukan dengan  hasil  dari  nilai  k=2  yaitu  0.302,  k=3  yaitu 0.258, k=4 yaitu 0.350, dan k=5 yaitu 1.615 maka nilai k yang akan dipilih dan menjadi jumlah cluster adalah
pada  percobaan  kedua  dengan  nilai  k=3  karena memiliki  nilai  DBI  paling  kecil  yaitu  0.258,  karena menurut  [16]  semakin  kecil  nilai  DBI  maka  semakin optimum  cluster  yang  dihasilkan,  sehingga  pada dataset tahun 2022 cluster yang digunakan sebanyak 3 cluster.
Pada tabel 1 dapat diketahui hasil pengelompokan  menggunakan  algoritma  K-Medoids yaitu  pada  cluster  1  terdiri  dari  24  kabupaten/kota, cluster 2 terdiri dari 2 kabupaten dan cluster 3 terdiri dari  1  kabupaten.  Kemudian  berdasarkan  gambar  4 dapat  diketahui  karakteristik  dari  setiap  cluster  yang terbentuk,  bahwa  wilayah  pada  cluster  1  tidak memiliki  rata-rata  teringgi  pada  wilayah  cluster lainnya, hampir semua dari wilayah cluster 1 memiliki rata-rata  terendah  dari  wilayah  cluster  lainnya. Kemudian  karakteristik  pada  wilayah  cluster  2  yaitu memiliki  rata-rata  tertinggi  populasi  sapi  perah sebanyak 734 ekor, sapi potong sebanyak 15834 ekor, kuda  sebanyak  377  ekor,  rata-rata  terendah  pada cluster ini tidak ada, dan tidak adanya ternak babi pada wilayah  di  cluster  ini.  Kemudian  karakteristik  pada wilayah  cluster  3  yaitu  memiliki  rata-rata  tertinggi populasi  kambing  sebanyak  360124  ekor,  kerbau sebanyak  14530  ekor  dan  domba  sebanyak  2978000 ekor. Rata-rata terendah pada cluster ini tidak ada, dan tidak adanya ternak babi pada wilayah di cluster ini.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  dan  pembahasan dari penerapan algoritma K-Medoids Clustering untuk menentukan  cluster  kabupaten  dan  kota  berdasarkan populasi peternakan di Jawa Barat, maka penulis dapat menarik kesimpulan bahwa metode clustering dengan algoritma K-Medoids dapat digunakan untuk mengelompokan  kabupaten/kota  berdasarkan  data populasi peternakan di provinsi Jawa Barat. Dari hasil clustering dengan algoritma  K-Medoids  ini  diketahui pada  tahun  2022  terdapat  3  cluster  yaitu  cluster  0 berjumlah 24 kabupaten dan kota dengan jumlah rata- rata  populasi  terendah,  cluster  1  berjumlah  2 kabupaten  memiliki  rata-rata  tertinggi  populasi  sapi perah,  sapi  potong,  dan  kuda.  Kemudian  cluster  2 berjumlah  1  kabupaten  memiliki  rata-rata  tertinggi populasi kambing, kerbau dan domba. Dengan adanya pengelompokan data kabupaten dan kota berdasarkan jumlah  populasi  peternakan  ini  dapat  mempermudah analisa untuk strategi pengembangan sektor peternakan  di  Jawa  Barat.  Dari  hasil  pengujian  yang telah dilakukan dan hasil kesimpulan, maka saran yang dapat  disampaikan  penulis  yaitu  pada  penelitian selanjutnya  diharapkan  menggunakan  tools  dan algoritma  yang  berbeda  untuk  clustering  kabupaten dan kota berdasarkan populasi hewan ternak.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  P.  F.  Sari,  “Pengelompokan  Populasi  Hewan Ternak Menggunakan Metode Clustering ( Studi Kasus :  Dinas  Pertanian  dan  Ketahanan  Pangan Kabupaten Langkat ),” Semin. Nas. Inform. Pros.
Cluster 0
1. Bogor 13. Bekasi 2. Sukabumi 14. Bandung Barat 3. Cianjur 15. Pangandaran 4. Bandung 16. Kota Bogor
5. Tasikmalaya 17. Kota Sukabumi 6. Ciamis 18. Kota Bandung 7. Kuningan 19. Kota Cirebon 8. Cirebon 20. Kota Bekasi 9. Sumedang 21. Kota Depok 10. Indramayu 22. Kota Cimahi 11. Subang 23. Kota Tasikmalaya 12. Karawang 24. Kota Banjar Cluster 1 1. Garut 2. Majalengka Cluster 2 1. Purwakarta
Senat. 2021 ISBN , 2021.
[2]  V.  A.  P.  Sangga,  “Perbandingan  Algoritma  K- Means  dan  Algoritma  K-Medoids  dalam Pengelompokan Komoditas Peternakan di Provinsi Jawa Tengah Tahun 2015,” Tugas Akhir Jur.  Stat.  Fak.  Mat.  dan  Ilmu  Pengetah.  Alam Univ. Islam Inndonesia Yogyakarta , vol. 53, no. 9, hal. 1689–1699, 2018.
[3]  S. H. Warsito, O. S. Widodo, dan S. Wulandari, “Pengetahuan  manajemen  peternakan  dan pemanfaatan  hasil  ternak  sebagai  sumber  gizi masyarakat  di  kecamatan  baron  kabupaten nganjuk,” 2020.
[4]  M. K. Hidayat dan R. Fitriana, “Implementasi k- means  dan  k-medoids  palam  pengelompokan wilayah  potensial  produksi  daging  ayam,” J. Teknol. Ind. Pertan. , vol. 32, no. 158, hal. 239– 247, 2022, doi: 10.24961/j.tek.ind.pert.2022.32.3.239.
[5]  M. Herviany, S. P. Delima, T. Nurhidayah, dan Kasini,  “Perbandingan  Algoritma  K-Means  dan K-Medoids  untuk  Pengelompokkan  Daerah Rawan Tanah Longsor di Provinsi Jawa Barat,” MALCOM  Indones.  J.  Mach.  Learn.  Comput. Sci. , vol. 1, no. 1, hal. 34–40, 2021.
[6]  Y. Pratiwi dan N. Suarna, “Penerapan metode k- means clustering pada populasi ayam ras petelur berdasarkan  provinsi,” JATI  (Jurnal  Mhs.  Tek. Inform. , vol. 7, no. 1, hal. 609–614, 2023.
[7]  Fajriana,  “Analisis  algoritma  k-medoids  pada sistem  klasterisasi  produksi  perikanan  tangkap kabupaten  aceh  utara,” J.  Edukasi  dan  Penelit. Inform. ,  vol.  7,  no.  2,  hal.  263–269,  2021,  doi: 10.26418/jp.v7i2.47795.
[8]  F.  R.  Iskak,  I.  T.  Utami,  dan  T.  Wuryandari, “Implementasi algoritma k-medoids dan k-error untuk pengelompokan kabupaten/kota di provinsi  jawa  tengah  berdasarkan  jumlah produksi  peternakan  tahun  2020,” J.  Gaussian , vol.  11,  no.  3,  hal.  366–376,  2023,  doi: 10.14710/j.gauss.11.3.366-376.
[9]  N.  P.  Dharshinni  dan  C.  Fandi,  “Penerapan metode k-medoids clustering untuk
mengelompokkan  ketahanan  pangan,” J.  Media Inform. Budidarma , vol. 6, no. 4, hal. 2301–2308,
2022, doi: 10.30865/mib.v6i4.4939.
[10]  D.  Andriana,  E.  Irawan,  dan  R.  K.  Sormin, “Implementasi  algoritma  k-medoids  pada pengelompokkan  keragaman  kelompok  tani,” FATIMAH Penerapan Teknol. dan Sist. Komput. , vol. 1, no. 1, hal. 1–10, 2022.
[11]  F.  H.  Pratama,  A.  Triayudi,  dan  E.  Mardiani, “Data  mining  k-medoids  dan  k-means  untuk pengelompokan potensi produksi kelapa sawit di indonesia,” JIPI  (Jurnal  Ilm.  Penelit.  dan Pembelajaran  Inform. ,  vol.  7,  no.  4,  hal.  1294– 1310, 2022, doi: 10.29100/jipi.v7i4.3237.
[12]  A.  Hadiyatullah,  D.  Arifianto,  dan  H.  A.  Al Faruq,  “Pengelompokan kecamatan berdasarkan hasil produksi komoditas unggulan di kabupaten jember  menggunakan  algoritma  partitioning around medoids,” hal. 1–9, 2018.
[13]  L.  Fimawahib,  I.  R.  Bakti,  dan  A.  S.  3, “Algoritma  k-medoids  untuk  pengelompokan produksi  padi  dan  beras  sebagai  upaya optimalisasi ketahanan pangan di provinsi riau,” SATIN – Sains dan Teknol. Inf. , vol. 8, no. 2, hal. 13–24, 2022, doi: 10.33372/stn.v8i2.877.
[14]  L.  Adeliana,  A.  M.  Siregar,  dan  D.  S.  K. Universitas,  “Pengelompokan  kabupaten  dan kota  di  indonesia  berdasarkan  hasil  produksi daging sapi menggunakan algoritma k-means dan k-medoids,” Sci. Student J. Information, Technol. Sci. , vol. II, no. 1, hal. 15–21, 2021.
[15]  Safruddin,  J.  W.  Sitopu,  A.  A.  Manurung,  I. Satria,  dan  A.  Wanto,  “Pengelompokkan produksi  tanaman  jagung  di  sumatera  utara menggunakan  algoritma  k-medoids,” J.  Media Inform. Budidarma , vol. 7, no. 1, hal. 484–491, 2023, doi: 10.30865/mib.v7i1.5562.
[16]  D. Hastari, F. Nurunnisa, S. Winanda, dan D. D. Aprillia, “Penerapan Algoritma K-Means dan K- Medoids  untuk  Mengelompokkan  Data  Negara Berdasarkan Faktor Sosial-Ekonomi dan Kesehatan,” SENTIMAS Semin. Nas. Penelit. dan Pengabdi. Masy. , hal. 274–281, 2023.